# 第2章 量子神经网络 参数化量子电路与量子神经网络：含参量子门、参数平移法则、PennyLane 实战，以及绕不开的可训练性问题——贫瘠高原。 **阅读路线**：先读主文与两个附录（含参门、参数平移），再读贫瘠高原篇（它解释了"为什么第 8 章的现代模型都在回避深度随机线路"），最后跑 PennyLane 示例。 ```{toctree} :maxdepth: 1 quantum-neural-network parametrized-gates-appendix parameter-shift-appendix barren-plateau pennylane-example ``` ## 延伸阅读 - PennyLane 官方 demos（QNN 与梯度方法专题）： - 量桨 QNN 研究教程（表达力、贫瘠高原、Fisher 信息）： - MindQuantum 量子神经网络初体验：